Het implementeren van DeepSeek -modellen op AWS vereist zorgvuldige planning en installatie. Hier zijn de gedetailleerde vereisten en overwegingen voor het inzetten van Deepseek-modellen, met name de Deepseek-R1 en zijn gedistilleerde varianten, op AWS:
1. AWS -account en iam -rollen **
Om DeepSeek -modellen op AWS te implementeren, hebt u een AWS -account nodig met de juiste AWS Identity and Access Management (IAM) -rollen en machtigingen. Dit zorgt ervoor dat u de nodige toegang hebt tot AWS -diensten zoals Amazon -gesteente, Sagemaker en EC2 [1] [4].2. Hardwarevereisten **
Deepseek-R1-modellen, met name de volledige parameterversie van 671 miljard, vereisen aanzienlijke hardwarebronnen. Voor optimale prestaties hebt u krachtige GPU's, aanzienlijk RAM en voldoende opslag nodig. Bijvoorbeeld, het uitvoeren van Deepseek-R1 met een gematigde snelheid vereist een opstelling met dubbele EPYC CPU's en 384 GB RAM [8]. Wanneer u AWS gebruikt, kunt u EC2 -instanties gebruiken met AWS Trainium of Inferentia -chips voor betere prestaties en kostenefficiëntie [9].3. Selectie van AWS Services **
AWS biedt verschillende diensten voor het implementeren van DeepSeek -modellen, elk met verschillende functies en kostenoverwegingen:- Amazon Bedrock: ideaal voor het snel integreren van vooraf opgeleide modellen via API's. Hiermee kunt u aangepaste modellen importeren met behulp van het bedrock aangepaste modelimport, die flexibiliteit en controle biedt over de implementatie [1] [9].
- Amazon Sagemaker: biedt een managed machine learning -omgeving waar u DeepSeek -modellen kunt implementeren en beheren met behulp van diensten zoals Sagemaker Jumpstart of grote modelinferentiecontainers. Dit is geschikt voor degenen die een evenwicht willen tussen gebruiksgemak en aanpassing [4] [9].
- Amazon EC2: biedt de flexibiliteit om modellen te implementeren op specifieke hardwareconfiguraties voor optimale prijs-prestaties. Dit is met name handig wanneer u nauwkeurige controle nodig hebt over de implementatieomgeving [9].
4. Modelselectie **
Deepseek-R1-modellen zijn er in verschillende maten, waaronder gedestilleerde versies op basis van architecturen zoals meta Lama en Qwen van het gezicht. Deze modellen variëren van 1,5 miljard tot 70 miljard parameters en bieden verschillende afwegingen tussen prestaties en hulpbronnenvereisten. Kleinere modellen zoals de 8B-versie zijn kosteneffectiever en sneller, terwijl grotere modellen zoals de 70B-versie nauwere prestaties bieden voor het originele 671 miljard parametermodel [1] [4].5. Kostenoverwegingen **
Bij het implementeren van DeepSeek -modellen op AWS kunnen de kosten aanzienlijk variëren op basis van de modelgrootte, gebruikte AWS -services en de implementatiegebied. Grotere modellen kosten over het algemeen meer vanwege hogere rekenvereisten. Het is raadzaam om het gebruik met Amazon CloudWatch te controleren en kosten te beheren met behulp van AWS Cost Explorer [9].6. Prestatie -optimalisatie **
Om de prestaties en kosten te optimaliseren, overweeg om Amazon Sagemaker NEO te gebruiken voor modeloptimalisatie, automatisch schalen voor dynamische middelenallocatie en begin je met lagere gelijktijdigheidsquota voordat je opschaalt op basis van daadwerkelijk gebruik [9].Door deze voorwaarden en overwegingen zorgvuldig te evalueren, kunt u effectief DeepSeek -modellen op AWS inzetten, waardoor de schaalbaarheid en flexibiliteit van AWS -diensten worden gebruikt om aan uw specifieke behoeften te voldoen.
Citaten:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-lama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/
[2] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-deploation-setup-2e48
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/385753
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/de-deepseek-r1-distillilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-interne-container/
[5] https://apxml.com/posts/system-requirements-deepseek-models
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/405073
[7] https://www.reddit.com/r/localllm/comments/1i6j3ih/how_to_install_deepseek_what_models_and/
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/19
[9] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-aws-deepseek-ai-pricing-and-dimply-Options
[10] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3-base/discussions/56
[11] https://timesofindia.indiatimimes.com/technology/tech-tips/how-to-use-deepseek-on-laptop-system-requirements-to-download-the-software-and-more/articleshow/117619851.cms